Umfragen sehen Widerstand, doch KI-Projekte scheitern am Wissen

78 Prozent der befragten großen Banken aus Deutschland, Österreich und der Schweiz nennen in einer vielzitierten Umfrage den Widerstand der eigenen Belegschaft als größtes Risiko fürs Scheitern von KI-gestützter Kundenanalyse, deutlich vor technischen Hürden. Verkauft wird dahinter ein Versprechen: Systeme, die aus Telefonaten, Chats und Servicemails selbstständig die „nächstbeste Erfahrung“ für jeden Kunden ableiten und auslösen sollen, ganz ohne das Statistikwissen, das solche Auswertungen bisher brauchten. Neu ist dabei vor allem, wie die Anfrage an die Daten gestellt wird, in Alltagssprache statt in Abfragesyntax; die Aufgabe selbst, die richtige Frage an die Daten zu stellen, ist keine neue Disziplin.

Die 78-Prozent-Zahl zum Scheitern von KI-Projekten nennt keine Befragtengruppe#

Wer der 78-Prozent-Zahl nachgeht, findet weder Stichprobengröße noch Fragebogen noch eine Angabe, ob Führungskräfte oder Beschäftigte im Kundenkontakt geantwortet haben. Öffentlich zugänglich ist die Zahl nur über die Vertriebsseite eines kommerziellen Bank-IT-Anbieters, verfasst vom eigenen Transformationsteam des Anbieters. Eine Hochschule steht wissenschaftlich hinter der zugrunde liegenden Untersuchung, doch deren eigener öffentlicher Rückblick auf dieselbe Untersuchung nennt weder 78 Prozent noch das Wort „Widerstand“: Er spricht allgemein von fehlenden Change-Management-Kapazitäten, Datenkompetenz und Automatisierungswillen bei „nur wenigen“ Banken der Stichprobe. Auch die Region der Stichprobe bleibt unscharf: Wo von großen Banken aus Deutschland, Österreich und der Schweiz die Rede ist, spricht derselbe Rückblick an anderer Stelle nur von wenigen Schweizer Banken, die organisatorisch bereit seien. Der vollständige Bericht liegt hinter einer Registrierungspflicht.

Die amtliche Erhebung zu KI-Hemmnissen kennt keinen Widerstand#

Das Statistische Bundesamt erhebt jährlich, EU-weit einheitlich, warum Unternehmen KI trotz Prüfung nicht einsetzen. In der Erhebung für 2025¹ nennen 72 Prozent der betroffenen Unternehmen fehlendes Wissen und fehlende Kompetenz als Hemmnis, 62 Prozent Rechtsunsicherheit, 60 Prozent Datenschutzbedenken, 45 Prozent technische Inkompatibilität. Wie stark sich das Bild ohnehin nach Betriebsgröße unterscheidet, zeigt dieselbe Statistikreihe: 2024 nutzten 48 Prozent der Großunternehmen KI-Technologien, gegenüber 17 Prozent der kleinen Betriebe² mit 10 bis 49 Beschäftigten.

Beide Erhebungen eint eines: Befragt wurde die Führungsebene, nicht die Belegschaft, deren Widerstand angeblich das Risiko ist. Auch beim gemessenen Produktivitätseffekt von KI insgesamt melden neun von zehn Führungskräften trotz breiter Nutzung keinen Effekt³; eine Selbstauskunft der Führungsebene über das eigene Vorhaben ist offenbar auch dort kein verlässlicher Maßstab. Wer im Kundenkontakt selbst arbeitet und dessen Gespräche künftig automatisiert nach Kaufmotiven durchsucht werden, kommt in keiner der zitierten Umfragen zu Wort, ebenso wenig die Kunden, deren Stimmung ein System künftig einschätzen soll, oder ein Betriebsrat, der über die Auswertung der eigenen Belegschaftsgespräche mitzubestimmen hätte (§ 87 BetrVG).

Automatisierte Kundenansprache trifft auf Artikel 22 der DSGVO#

Wo eine KI selbstständig entscheidet, wen sie anspricht, mit welchem Angebot und zu welchem Zeitpunkt, ist die oft nur pauschal beschworene Datenschutzgrenze kein Bauchgefühl, sondern ein konkreter Artikel. Der Europäische Gerichtshof hat die Schwelle dafür 2023 gesenkt: Schon die Bildung eines Scores kann eine automatisierte Entscheidung im Einzelfall nach Artikel 22 der Datenschutz-Grundverordnung curia.europa.eu ↗ sein, wenn ein Dritter maßgeblich darauf abstellt, auch ohne dass am Ende ein Mensch den Klick tätigt. Für Systeme, die aus Sentiment-Werten automatisch eine Kontaktaufnahme, einen Preis oder eine Vorqualifizierung ableiten, ist das kein Randfall mehr.

Eine Aufsicht, an die sich Betroffene wenden können, gibt es inzwischen auch institutionell: Der Bundestag hat die Bundesnetzagentur mit Beschluss vom Juni 2026 zur zentralen Marktüberwachungsbehörde für die europäische KI-Verordnung dserver.bundestag.de ↗ bestimmt, mit Kompetenzzentrum und Beschwerdestelle. Wo pauschal nur auf „Grenzen des Datenschutzes“ verwiesen wird, verwechselt das häufig auch den Rechtsakt: Das KI-Verbot für Emotionserkennung schützt Beschäftigte an ihrem Arbeitsplatz, nicht Kunden im Servicegespräch. Banken, die Kundenkontakt algorithmisch vorqualifizieren oder bepreisen, unterliegen damit derselben Nachvollziehbarkeits- und Auskunftspflicht wie beim klassischen Bonitäts-Scoring.

Reifegradmodelle zählen Werkzeuge, nicht Wirkung auf Kunden#

Dass die „nächstbeste Erfahrung“ die volle KI-Instrumentierung braucht, ist selbst unbelegt. Klassische Segmentierung nach Kaufhistorie und ökonometrische Abwanderungsmodelle sortieren Kunden seit Jahrzehnten ähnlich treffsicher, ohne Freitextauswertung und ohne dass Servicegespräche zu Trainingsdaten würden. Ebenso wenig geprüft ist die Umkehrung: Ein System, das den passenden Moment trifft, unterscheidet sich für den Kunden kaum von einem, das ihn durchgehend beobachtet, und gegen diese Zumutung wirkt weniger Kontakt oft stärker als mehr Personalisierung. Am wenigsten diskutiert wird die dritte Option: Kunden direkt zu fragen, was sie wollen, statt es aus ihrem Verhalten zu erschließen.

Ähnlich unvollständig wie das Reifegradmodell bleibt die zweite gängige Kennzahl, die Konversionsrate: Sie zählt den Kauf nach einer automatisierten Ansprache, aber nicht den Kunden, der deswegen abspringt, sich beschwert oder beim nächsten Mal gar nicht mehr antwortet. Wirkung zeigt sich erst an Kündigungsquote, Beschwerdeaufkommen oder langfristigem Vertrauen, an Größen also, die erst nach Quartalen sichtbar werden und in keinem Reifegrad-Dashboard auftauchen. Eine methodisch saubere Feldstudie mit Kontrollgruppe, die den Ertrag personalisierter Ansprache für den deutschsprachigen Kundenservice belegt, war öffentlich nicht aufzufinden.

Wie leicht ein Organisationsproblem technisch oder personell verortet wird, obwohl die eigentliche Lücke woanders liegt, zeigte sich zuletzt bei der Frage, ob Cyberschäden besser versichert oder vorbeugend geschlossen werden⁴. Auch hier verortet die vielzitierte Umfrage das Risiko lieber bei den eigenen Leuten als bei der eigenen Datenlage und der eigenen Rechtssicherheit. Die eigenen Leute selbst hat in keiner der beiden Erhebungen jemand gefragt, ob sie bremsen.

Quellen: Statistisches Bundesamt, IKT-Unternehmenserhebung 2025, Tabelle „Gründe gegen die Nutzung von Technologien der künstlichen Intelligenz“ (destatis.de); Statistisches Bundesamt, Pressemitteilung Nr. 444/2024 vom 25.11.2024 zur KI-Nutzung nach Unternehmensgröße; EuGH, Urteil vom 7.12.2023, Rechtssache C-634/21, Pressemitteilung Nr. 186/23 (curia.europa.eu); Deutscher Bundestag, Beschlussempfehlung und Bericht, Drucksache 21/6407 vom 2.7.2026 zum Gesetz zur Durchführung der EU-KI-Verordnung (dserver.bundestag.de).